支持持久化知识图谱！多Agent协同的革命性框架

Agent-MCP是专为AI开发者设计的多智能体编排框架，解决传统AI开发的上下文混乱、单线程瓶颈等问题。它实现多Agent并行开发，通过持久化知识图谱确保项目上下文不丢失，提供实时可视化协作功能。各专业代理通过共享内存协调工作，查询共享知识库理解需求，系统自动管理任务依赖防止冲突。该项目已在GitHub开源，适合需要高级多智能体功能的AI开发者使用。

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项目简介

本框架专为需要复杂多智能体编排能力的经验丰富的 AI 开发者设计。Agent-MCP 需要熟悉 AI 编码工作流程、MCP 协议和分布式系统概念。我们正在积极改进文档和易用性。如果您是 AI 辅助开发的新手，建议先从更简单的工具开始，在需要高级多智能体功能时再回来使用。

为AI开发带来多Agent协同的革命性框架。它能解决传统AI开发中上下文混乱、单线程瓶颈和任务冲突等问题。吸睛亮点：1. 多Agent并行开发，提升效率；2. 持久化知识图谱，确保项目上下文不丢失；3. 实时可视化协作，直观掌握开发进度

将您的 AI 代理视为 Obsidian——一个活的知识图谱，多个 AI 代理通过共享上下文、智能任务管理和实时可视化进行协作。看着您的代码库随着专业代理并行工作而演变，永远不会失去上下文或干扰彼此的工作。

为什么需要多个代理？

除了哲学问题之外，传统的 AI 编码助手还面临实际限制：

• 在大型代码库上，上下文窗口会溢出
• 知识在对话中丢失
• 单线程执行造成瓶颈
• 没有专业分工——一个代理试图做所有事情
• 因丢失上下文和困惑而不断返工

多智能体解决方案

Agent-MCP 将 AI 开发从单一助手转变为协调团队：

实时可视化展示了您的 AI 团队的工作情况——紫色节点代表上下文条目，蓝色节点是智能体，连接则显示了活跃的合作。这就像为您的开发团队配备了一个任务控制中心。

核心功能

并行执行
多个专业代理同时处理代码库的不同部分。后端代理处理 API，前端代理构建 UI 组件，所有操作通过共享内存协调。

持久化知识图谱

您的项目全部上下文都存储在一个可搜索的持久化内存库中。代理会查询这个共享知识库来理解需求、架构决策和实现细节。不同会话之间不会丢失任何信息。

智能任务管理

监控每个代理的状态、分配的任务和最近的活动。系统自动管理任务依赖关系，防止冲突，并确保工作从规划到实施顺利进行。

项目地址

https://github.com/rinadelph/Agent-MCP

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